这是一个用C++实现ASR推理的项目，它依赖很少，安装也很简单，推理速度很快，在树莓派4B等ARM平台也可以流畅的运行。 推理模型是基于目前最先进的conformer模型，使用10000+小时的wenetspeech数据集训练得到， 所以识别效果也很好，可以媲美许多商用的ASR软件。
目前本项目实现了3个模型，它们是PaddleSpeech r1.01版本中conformer_wenetspeech-zh-16k和conformer_online_wenetspeech-zh-16k ，以及kaidi2的rnnt2。
- 非流式模型：每次识别是以句子为单位，所以实时性会差一些，但准确率会高一些。
- 流式模型：每次识别是以句子为单位，所以实时性会差一些，但准确率会高一些。
k2_rnnt2和conformer_wenetspeech-zh-16k是属于非流式模型， conformer_online_wenetspeech-zh-16k属于流式模型。
上面提到的这些模型都是基于深度学习框架（paddlepaddle或pytorch）实现的, 本身的性能已经很不错了，即使在没有GPU的个人电脑上运行， 也能满足实时性的要求（如:时长为10s的语音，推理时间小于10s，即可满足实时性）。
但是要把深度学习模型部署在ARM平台，会遇到两个方面的困难。
- 不容易安装，需要自己编译一些组件。
- 执行效率很慢，无法满足实时性的要求。
因此就有这个项目，它由纯C++编写，仅实现了模型的推理过程。
- 语言优势: 由于C++和Python不同，是编译型语言，编译器会根据编译选项针对不同平台的CPU进行优化，更适合在不同CPU平台上面部署，充分利用CPU的计算资源。
- 独立: 实现不依赖于现有的深度学习框架如pytorch、paddle、tensorflow等。
- 依赖少: 项目仅使用了两个第三方库libfftw3和libopenblas，并无其他依赖，所以在各个平台的可移植行很好，通用性很强。
- 效率高：算法中大量使用指针，减少原有算法中reshape和permute的操作，减少不必要的数据拷贝，从而提升算法性能。
本项目最终生成的是动态库libfastasr.so和静态库libfastasr.a文件，方便用户的调用。 在examples目录下是C++和C调用库的例子，以供用户参考。
- 量化和压缩模型
- 支持python接口调用
- 根据流式模型增加一些例子
- 将来会支持Windows平台和MacOS平台
安装依赖库libfftw3
sudo apt-get install libfftw3-dev libfftw3-single3安装依赖库libopenblas
sudo apt-get install libopenblas-dev安装依赖库fftw
sudo brew install fftw安装依赖库openblas
sudo brew install openblas下载最新版的源码
git clone https://github.com/chenkui164/FastASR.git编译最新版的源码
cd FastASR/
mkdir build
cd build
cmake ..
make使用Visual studio 2022 打开cmakelist.txt 编译即可。 需要在vs2022安装linux开发组件。
进入FastASR/k2_rnnt2_cli文件夹，用于存放下载的预训练模型.
cd ../k2_rnnt2_cli从huggingface官网下载预训练模型，预训练模型所在的仓库地址 也可通过命令一键下载。
wget -c https://huggingface.co/luomingshuang/icefall_asr_wenetspeech_pruned_transducer_stateless2/resolve/main/exp/pretrained_epoch_10_avg_2.pt将用于Python的模型转换为C++的，这样更方便通过内存映射的方式直接读取参数，加快模型读取速度。
../scripts/k2_rnnt2_convert.py pretrained_epoch_10_avg_2.pt查看转换后的参数文件wenet_params.bin的md5码，md5码为33a941f3c1a20a5adfb6f18006c11513，表示转换正确。
md5sum -b wenet_params.bin
进入FastASR/paddlespeech_cli文件夹，用于存放下载的预训练模型.
cd ../paddlespeech_cli从PaddleSpeech官网下载预训练模型，如果之前已经在运行过PaddleSpeech，
则可以不用下载，它已经在目录~/.paddlespeech/models/conformer_wenetspeech-zh-16k中。
wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/s2t/wenetspeech/asr1_conformer_wenetspeech_ckpt_0.1.1.model.tar.gz将压缩包解压wenetspeech目录下
mkdir wenetspeech
tar -xzvf asr1_conformer_wenetspeech_ckpt_0.1.1.model.tar.gz -C wenetspeech
将用于Python的模型转换为C++的，这样更方便通过内存映射的方式直接读取参数，加快模型读取速度。
../scripts/paddlespeech_convert.py wenetspeech/exp/conformer/checkpoints/wenetspeech.pdparams查看转换后的参数文件wenet_params.bin的md5码，md5码为9cfcf11ee70cb9423528b1f66a87eafd，表示转换正确。
md5sum -b wenet_params.bin
进入FastASR/paddlespeech_stream文件夹，用于存放下载的预训练模型.
cd ../paddlespeech_stream从PaddleSpeech官网下载预训练模型，如果之前已经在运行过PaddleSpeech，
则可以不用下载，它已经在目录~/.paddlespeech/models/conformer_online_wenetspeech-zh-16k中。
wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/s2t/wenetspeech/asr1/asr1_chunk_conformer_wenetspeech_ckpt_1.0.0a.model.tar.gz将压缩包解压wenetspeech目录下
mkdir wenetspeech
tar -xzvf asr1_chunk_conformer_wenetspeech_ckpt_1.0.0a.model.tar.gz -C wenetspeech
将用于Python的模型转换为C++的，这样更方便通过内存映射的方式直接读取参数，加快模型读取速度。
../scripts/paddlespeech_convert.py wenetspeech/exp/chunk_conformer/checkpoints/avg_10.pdparams查看转换后的参数文件wenet_params.bin的md5码，md5码为367a285d43442ecfd9c9e5f5e1145b84，表示转换正确。
md5sum -b wenet_params.bin
进入项目的根目录FastASR下载用于测试的wav文件
wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/zh.wav k2_rnnt2模型测试
第一个参数为预训练模型存放的目录; 第二个参数为需要识别的语音文件。
./build/examples/k2_rnnt2_cli k2_rnnt2_cli/ zh.wav程序输出
Audio time is 5.015000 s. len is 80240
Model initialization takes 0.211781s
result: "我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康"
Model inference takes 0.570641s.
conformer_wenetspeech-zh-16k模型测试
第一个参数为预训练模型存放的目录; 第二个参数为需要识别的语音文件。
./build/examples/paddlespeech_cli paddlespeech_cli/ zh.wav程序输出
Audio time is 4.996812 s.
Model initialization takes 0.217759s
result: "我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康"
Model inference takes 1.101319s.
conformer_online_wenetspeech-zh-16k模型测试
第一个参数为预训练模型存放的目录; 第二个参数为需要识别的语音文件。
./build/examples/paddlespeech_stream paddlespeech_stream/ zh.wav程序输出
Model initialization takes 0.222937s
current result: ""
current result: ""
current result: ""
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current result: ""
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current result: ""
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current result: ""
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current result: "我认为跑"
current result: "我认为跑"
current result: "我认为跑"
current result: "我认为跑"
current result: "我认为跑"
current result: "我认为跑"
current result: "我认为跑"
current result: "我认为跑"
current result: "我认为跑步最重要的"
current result: "我认为跑步最重要的"
current result: "我认为跑步最重要的"
current result: "我认为跑步最重要的"
current result: "我认为跑步最重要的"
current result: "我认为跑步最重要的"
current result: "我认为跑步最重要的"
current result: "我认为跑步最重要的就是"
current result: "我认为跑步最重要的就是"
current result: "我认为跑步最重要的就是"
current result: "我认为跑步最重要的就是"
current result: "我认为跑步最重要的就是"
current result: "我认为跑步最重要的就是"
current result: "我认为跑步最重要的就是"
current result: "我认为跑步最重要的就是"
current result: "我认为跑步最重要的就是给我"
current result: "我认为跑步最重要的就是给我"
current result: "我认为跑步最重要的就是给我"
current result: "我认为跑步最重要的就是给我"
current result: "我认为跑步最重要的就是给我"
current result: "我认为跑步最重要的就是给我"
current result: "我认为跑步最重要的就是给我"
current result: "我认为跑步最重要的就是给我带来了"
current result: "我认为跑步最重要的就是给我带来了"
current result: "我认为跑步最重要的就是给我带来了"
current result: "我认为跑步最重要的就是给我带来了"
current result: "我认为跑步最重要的就是给我带来了"
current result: "我认为跑步最重要的就是给我带来了"
current result: "我认为跑步最重要的就是给我带来了"
current result: "我认为跑步最重要的就是给我带来了"
current result: "我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康"
current result: "我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康"
current result: "我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康"
current result: "我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康"
current result: "我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康"
current result: "我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康"
final result: "我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康"
Model inference takes 1.657996s.
由于深度学习推理过程，属于计算密集型算法，所以CPU的指令集对代码的执行效率会有重要影响。 从纯数值计算角度来看，64bit的指令及要比32bit的指令集执行效率要提升1倍。 经过测试同样的算法在64bit系统上，确实是要比32bit系统上，执行效率高很多。
到树莓派官网下载最新的raspios 64位系统， 我下载的是没有桌面的精简版raspios_lite_arm64， 当然也可以下载有桌面的版本raspios_arm64， 两者没有太大差别，全凭个人喜好。
下载完成镜像，然后烧写SD卡，保证系统新做的系统能正常启动即可。
尽管两个依赖库fftw3和openblas都是可以通过sudo apt install直接安装的，
但是软件源上的版本是通用版本，是兼容树莓派3B等老版本的型号，
并没有针对树莓派4B的ARM CORTEX A72进行优化，所以执行效率并不高。
因此我们需要针对树莓派4B重新编译，让其发挥最大效率。
注意：以下编译安装步骤都是在树莓派上完成，不使用交叉编译！！！
下载源码
wget -c http://www.fftw.org/fftw-3.3.10.tar.gz解压
tar -xzvf fftw-3.3.10.tar.gz
cd fftw-3.3.10/配置工程，根据CPU选择适当的编译选项
./configure --enable-shared --enable-float --prefix=/usr编译和安装
make -j4
sudo make install下载源码
wget -c https://github.com/xianyi/OpenBLAS/releases/download/v0.3.20/OpenBLAS-0.3.20.tar.gz解压
tar -xzvf OpenBLAS-0.3.20.tar.gz
cd OpenBLAS-0.3.20编译和安装
make -j4
sudo make PREFIX=/usr install编译和下载预训练模型的过程，请参考上文的 快速上手章节。
运行程序
./build/examples/k2_rnnt2_cli k2_rnnt2_cli/ zh.wav结果
Audio time is 4.996812 s.
Model initialization takes 10.288784s
result: "我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康"
Model inference takes 4.900788s.当第一次运行时，发现模型初始化时间就用了10.2s， 显然不太合理，这是因为预训练模型是在SD卡中，一个450M大小的文件从SD卡读到内存中，主要受限于SD卡的读取速度，所以比较慢。 得利于linux的缓存机制，第二次运行时，模型已经在内存中，不用在从SD卡读取了，所以只有重启后第一次会比较慢。
第二次运行结果
Audio time is 4.996812 s.
Model initialization takes 0.797091s
result: "我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康"
Model inference takes 4.916471s.从结果中可以看出，当音频文件为4.99s时，推理时间为4.91秒，推理时间小于音频时间，刚刚好能满足实时性的需求。